【摘 要】
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本文的重点是研究和讨论了光学图像隐藏技术中的基于Fourier变换的图像信息隐藏的方法和相关问题。本文将提取图像形态信息的形态矩阵方法用于对隐藏图像的特征提取，并将其与
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本文的重点是研究和讨论了光学图像隐藏技术中的基于Fourier变换的图像信息隐藏的方法和相关问题。本文将提取图像形态信息的形态矩阵方法用于对隐藏图像的特征提取，并将其与基于Fourier变换的图像信息隐藏方法相结合；将模糊集理论的一些原理用于对隐藏图像的识别过程，提出了基于形态矩阵的模糊识别方法；最后讨论了基于Fourier变换的图像信息隐藏方法的图像压缩鲁棒性。
本文具体内容包括以下几个方面：
1．提出用形态矩阵来提取和描述图像的形态特征。对二值图像，形态矩阵即可描述其形态特征；对灰度图像，可将形态矩阵与灰度直方图结合，构成广义直方图来整体描述图像的灰度和形态特征。
2．将图像的形态矩阵(或者广义直方图)进行数字编码，将形态矩阵(或者广义直方图)编码为一实数序列，进而编码为一二进制序列，用以隐藏信息。
3．将用以描述图像形态特征的形态矩阵方法与基于Fourier变换的图像信息隐藏方法结合，提出了有效隐藏图像形态特征的图像隐藏方法。其主要原理为将提取图像形态特征得到的形态矩阵(或者广义直方图)进行数字编码，让后将其隐藏于宿主图像的Fourier空间的高频区域。
4．提出基于模糊集理论中最大隶属度原则的隐藏图像识别方法。通过对不同的灰度值的模糊匹配，对不同形态矩阵的模糊匹配，综合判定隐藏图像与目标图像的匹配程度。
5．讨论基于Fourier变换的信息隐藏方法的压缩鲁棒性。从数学上讨论并给出了图像在经过discrete cosine transform(DCT)压缩后其Fourier空间信息受到的影响和描述该影响关系的经验公式，给出了说明该经验公式的实验实例并且讨论了基于Fourier变换的信息隐藏方法可以抗基于DCT变换的压缩(如JEPG)的条件。
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